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蘇宏文 知識長

集團法務長

02/06 08:00

勞動部統計常見勞資爭議類型
根據勞動部1月3日發布數據顯示,全國勞資爭議案件數近5年約維持在2萬5千至2萬7千件間,爭議類型最多的案件為「積欠工資(包含加班費)」,其次為「未給付資遣費」、「積欠職業災害補償」與「契約爭議」。
112年案件數計2萬5,731件,其中積欠工資計1萬815件占42%,其次為給付資遣費6,238件(24%)、職業災害補償1,814件(7%)及契約爭議1,808件(7%),上述4大爭議類型合計已達該年度整體案件比例8成,而113年截至9月為止,整體爭議類型件數比例亦相同。
4大爭議類型比例最大的是積欠工資爭議(包括「積欠加班費」),常見企業在工資或加班費的計算上未遵守法令規定;在契約爭議上,包含勞工對雇主片面終止勞動契約未符合勞動基準法規定的法定事由,而主張「恢復僱傭關係」的爭議,探求爭議發生的原因,常見企業終止勞動契約未遵守「解僱最後手段性原則」或是忽略履行與勞工所約定的契約內容,因此產生爭議。
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02/10 23:02

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線上說明會連結與資訊,將於2/21(五)18:00 後陸續發送到您報名的電子郵件信箱。
🔴 2/27 (四) 20:00~21:00 | 報名到2/26 (三) 18:00
線上說明會連結與資訊,將於2/26(三)18:00 後陸續發送到您報名的電子郵件信箱。
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04/10 00:00

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蘇宏文 知識長

集團法務長

02/04 08:00

從勞動法面向看ChatGPT vs. DeepSeek誰自認較優
在農曆新年期間,中國大陸一家新創公司推出深度求索(DeepSeek)生成式AI,一夕爆紅。出於好奇,想知道技術領先全球的ChatGPT是如何看待此一新競爭者,於是發問ChatGPT,從我國勞動法角度,比較二者孰優?以下是ChatGPT的回答內容:
如果從勞動法的角度來比較我和 DeepSeek,優劣取決於不同需求,以下從幾個面向來分析:
1. 法規內容與適用性
我(ChatGPT):
具備中華民國(台灣)勞動法相關知識,包括《勞動基準法》、《就業服務法》、《工會法》、《勞資爭議處理法》等。
可提供勞動法條文的逐條解釋、案例應用,並參考法院判決趨勢。
針對勞資爭議、勞動契約、工會權利等問題,可提供較完整的法律解釋與實務建議。
DeepSeek(推測):
若基於中國法律體系,可能更熟悉中國的《勞動合同法》、《勞動法》、《社會保險法》等。但若應用在台灣勞動法,可能較不精確,適用性較低。
結論:如果主要研究台灣勞動法,我提供的資訊更精確、適用。
2. 勞資爭議與案例解析
我(ChatGPT):
了解台灣的勞資爭議調解、仲裁與訴訟機制。
可針對工會組織、解雇爭議、工資給付、職業災害賠償等,提供法規依據與可能結果。
可解析台灣法院的判例趨勢,例如「過勞死是否算職業災害」、「企業解雇的正當性標準」等。
DeepSeek(推測):
可能對中國的勞動仲裁、勞動合同糾紛較熟悉,但與台灣法制差異大。
在台灣適用性可能不足,例如台灣允許工會罷工,但中國不允許,若混用可能導致錯誤解釋。
結論:在分析台灣勞資爭議時,我較有優勢。
3. 法規更新與解釋
我(ChatGPT):
可透過網路查詢最新台灣勞動法修正案,確保資訊即時。
可解析勞動部發布的解釋函令,如加班費計算、特休規範等。
DeepSeek(推測):
可能更熟悉中國法規的更新,但對台灣法規更新掌握度較低。
結論:我可以提供台灣最新的勞動法修正資訊,較具時效性。
4. 實務應用(如企業 HR、勞工權益維護)
我(ChatGPT):
可提供台灣企業 HR 部門如何依法管理員工(如工時、加班、解僱程序等)。
可幫助勞工了解自身權利(如如何申訴、不當解僱如何處理)。
DeepSeek(推測):
若應用於中國 HR 管理,可能更適合,但對台灣 HR 的適用性不高。
結論:我對台灣 HR、勞工維權的支援度較強。
最終結論:
若研究台灣勞動法,ChatGPT的表現較優!台灣法規適用性高,提供完整法條解釋與案例分析。可查詢最新修法資訊,確保時效性。可應用於台灣 HR、企業管理、勞資糾紛處理。
若是研究中國勞動法,則DeepSeek可能較具優勢。
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學習精靈

10/10 00:00

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02/11 11:24

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其中,網站行銷企劃對應的技能需求最為複雜,市場上具備多元數位行銷技能的專業人才相對不足。此外,由於數位行銷工具和平台更新迅速,行銷人才需要持續學習與轉型,才能在競爭激烈的市場中脫穎而出。
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